4차 산업혁명은 인공지능, 빅데이터 등과 같은 데이터 기반의 디지털 기술로 촉발되었으며, 데이터의 활용 범위를 보호 대상으로만 생각했던 개인정보의 영역까지도 확장하려는 움직임이 빠르게 진행되고 있다. 데이터 3법의 개정을 통해 본인 동의하에 개인정보가 자유롭게 이동하고 활용될 수 있는 법·제도는 마련되었으나, 개인정보의 수집부터 관리와 활용까지 전 과정을 아우를 수 있는 플랫폼의 지원도 필요할 것이다. 본 논문에서는 개인정보를 활용한 마이데이터 생태계 구축에 적용할 수 있는 플래폼 모델을 제안하고자 한다. 마이데이터 플랫폼 구축을 위해 필수적으로 갖추어야 할 6가지의 기능적 요건들과 그 기능들을 구현하기 위한 절차와 방법 등에 대하여 설명한다. 6가지 필수 기능으로 개인정보 위임열람·수집·활용·제공 동의 절차와 마이데이터 선별공유, 다운로드, 데이터 영수증 기능을 포함하며, 데이터 수집·저장·연계·융합을 위한 절차와 표준화에 대하여 설명한다. 그리고 통제적인 개인정보 접근을 위한 이용자 인증체계와 데이터 활용을 위한 API 게이트웨이, 마이데이터 플랫폼 서비스를 위한 필수 기능들에 대하여 살펴 본다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 모델을 대전시 마이데이터 플랫폼 구축에 적용한 사례와 플랫폼 내에서 운영되는 응용서비스로서 대전시 교통약자의 이동을 지원하는 사례를 살펴본다.
최근에 다양한 유비쿼터스 서비스는 Push와 Pull 서비스 형태로 제공되고 있으며, 이와 같은 Pull/push 서비스를 제공하기 위한 OpenAPI(Application Program Interface)에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 아직 Push와 Pull 서비스와 이를 지원하기 위한 OpenAPI에 대한 연구가 아직 미비하다. 이에 본 논문에서는 Pull 서비스와 Push 서비스를 이용하여 센서 네트워크 기반의 응용 인터페이스를 제공하는 Push 서비스와 Pull 서비스 모델을 제시하고, Push 서비스와 Pull 서비스를 제공하는 OpenAPI를 설계하고 구현한다. 이를 위하여 웹 서비스 기반의 Pull 서비스 구조를 제시하고, .Net 프레임워크 기반의 원격 서비스(Remote Service)를 이용하여 센서 네트워크에 수집된 온도, 습도 등의 상황 데이터를 Pull 서비스 형태로 제공하는 OpenAPI를 설계하고 구현한다. 더불어 TCP/IP 소켓 인터페이스를 이용한 Push 서비스 구조를 제안하고, 이 서비스를 제공하는 OpenAPI를 설계하고 구현한다. 이를 통해서 기존의 특정 데이터베이스 중심의 센서 네트워크의 폐쇄적인 응용 인터페이스를 개방적인 표준 인터페이스로 전환하여 사용자가 여러 곳에 널려 있는 많은 상황 데이터를 쉽게 접근하여 확인할 것으로 기대한다.
Ecological and ecosystem database is becoming very necessary to understand origins and relationship between human and nature and also to minimize disturbance caused by human activities. An ecological information portal can play important roles as a computing system to collect knowledge, distributed research findings and separated data from researchers. In this study, we designed and developed ecological information portal service (EcoBank 1.0) for collecting and providing ecological information for diverse classes of stakeholders. To reach the goal, we had reviewed related and comparable ecological database portals to design conceptual structure of EcoBank system including database management framework. Then, we developed some functions of ecosystem analysis for each stake-holders (researchers, general public and policy makers). As a result of this study, we successfully designed of EcoBank system covering the functions of Digital Object Identifier(DOI) publishing and data quality management process. Also, we (1) applied ecological indices for calculating biodiversity by administrative boundary for policy makers, (2) provided statistical information of econature map for general public and distribution characteristics of species for researchers. To make a successful establishment of EcoBank, we have to collect and build up related database and offer various and reliable ecological data consistently. We expect that the successful construction of EcoBank will help not only to accomplish sustainable development goals but also to raise the welfare of ecosystem in Korea.
Objectives: To suggest direction for improving policies by understanding current management of narcotics or psychotropic drugs and analyzing their distributions and usage. Method: We conducted a comparison analysis between health insurance claims and the amount supplied to health care institutions for narcotics or psychotropic drugs through health insurance claims data and drug distribution supply data from 2010 to 2012 collected from Korea Pharmaceutical Information Service Center (KPIS). Furthermore, we carried out literature investigation and online search to comprehend the current management of narcotics drugs in Korea. Results: The amount supplied to medical institutions for all drugs in 2012 was 19.4 trillion won, which increased from 19.5 trillion in 2011 by 0.54%. For narcotic drugs, the amount supplied was 318.4 billion won in 2011 and increased to 335.1 billion won by 5.3% in 2012, which exceeded the rate of increase for the amount supplied for all drugs. The proportion of amount claimed in the total amount supplied to medical institutions for all drugs was 60.5% in 2012, whereas the proportion of amount claimed for narcotic drugs was 55.6%, which showed that narcotic drugs were used relatively less within health insurance. Furthermore, management of the current domestic distribution supply data focuses on manufacturing and medical institution supply stages. Conclusion: Hereafter, the management of narcotics or psychotropic drugs needs to be improved by reinforcing active monitoring in optimal prescription and usage in patients by collecting and analyzing information on drug usage of patients.
To identify the cause of the error and maintain the health of system, an administrator usually analyzes event log data since it contains useful information to infer the cause of the error. However, because today's systems are huge and complex, it is almost impossible for administrators to manually analyze event log files to identify the cause of an error. In particular, as OpenStack, which is being widely used as cloud management system, operates with various service modules being linked to multiple servers, it is hard to access each node and analyze event log messages for each service module in the case of an error. For this, in this paper, we propose a novel message-based log analysis method that enables the administrator to find the cause of an error quickly. Specifically, the proposed method 1) consolidates event log data generated from system level and application service level, 2) clusters the consolidated data based on messages, and 3) analyzes interrelations among message groups in order to promptly identify the cause of a system error. This study has great significance in the following three aspects. First, the root cause of the error can be identified by collecting event logs of both system level and application service level and analyzing interrelations among the logs. Second, administrators do not need to classify messages for training since unsupervised learning of event log messages is applied. Third, using Dynamic Time Warping, an algorithm for measuring similarity of dynamic patterns over time increases accuracy of analysis on patterns generated from distributed system in which time synchronization is not exactly consistent.
스마트 도시를 실효성 있게 추진하기 위해서는 도시의 다양한 정보가 개방되고 연계되어야 하며, 각 구성원이 공유할 수 있는 체계가 필요하다. 또한 시민과 시민협의체의 참여가 가능한 협력체계의 구축이 필요하다. 이 연구에서는 시민참여를 가능하게 하는 스마트 도시를 만들기 위하여 스마트 도시 플랫폼의 구성요소와 개념모델을 제안하였다. 그 구성요소로는 실세계로부터 데이터를 수집하기 위한 센서, 정보 저장 및 관리, 정보공유 및 표준체계, 시민의 개인정보 보호 및 관리체계, 활용 및 서비스 등을 포함하고 있다. 개념모델에 대해서는 시민중심의 참여와 서비스가 이루어지도록 스마트 도시 구성원 간의 역할을 정의하였다. 또한 데이터의 수집, 정보연계 및 공유방안, 서비스 구성 체계 등에 대한 내용도 포함하고 있다. 시민은 데이터 수집 및 공급자, 서비스 기획가 또는 요구자, 서비스 수혜자 등의 다양한 역할을 수행할 수 있으며, 궁극적으로 시민들과의 자유로운 소통과 의견교환은 스마트 도시 성공의 핵심 요소라고 할 수 있다.
Data are a critical utility asset. Collecting correct data on site leads to accurate information. Data, when gathered with foresight & properly formatted, are useful to both existing database and easily transferable to newer, more comprehensive historical outage data. However, when investigating data items options, the task, can be an arduous one, often requiring the efforts of entire committees. This paper firstly discusses the KEPCO's past 10 years of historical outage data which include meterological data, and also by several elements of the National Weather Service, failure rate, outage duration, and probability classification, etc. Then, these collected data are automatically stored in an Outage Data Management System (ODMS), which allows for easy access and display. ODMS has a straight-forward and easy-to-use interface. It lets you to navigate through modules very easily and allows insertion, deletion or editing of data. In particular, this will further provide the KEPCO that not only helps with probabilistic security assessment but also provides a platform for future development of Probability Estimation Program (PEP).
사물인터넷 기술의 발달로 의료서비스의 질을 높이기 위한 정보통신기술과 의료서비스의 결합 시도가 증가하고 있다. 사물인터넷 기술을 활용하면 개인의 건강 정보를 일상생활에서 지속적으로 수집 할 수 있으며, 이에 대한 분석을 통해 의료서비스 품질을 향상 시킬 수 있을 것으로 기대하고 있다. 하지만 일상 생활에서의 건강정보 수집을 위해 활용할 수 있는 사물인터넷 기기들의 부족과 사용자 편의성 저하 등의 문제와 더불어, 개인 건강 정보에 대한 개인정보 보호 문제가 이러한 서비스들의 연구 개발 및 적용에 걸림돌이 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자가 자연스러운 일상 생활을 영유하는 상황에서 건강관련 정보를 상시 수집하고 이를 개인 저장소에 저장하여 필요시에만 의료 종사자에게 제공할 수 있는 일상 건강정보 관리 서비스 시나리오를 구성하고, 이를 위한 사물인터넷기반 스마트 홈 테스트베드를 구축하였으며, 현재 사용자 실험을 진행 중에 있다. 본 연구 결과를 기반으로 추후 의료기기 제조업체, 병의원, 보험사 등과의 연계를 통해 일상의 건강정보에 기반한 고품질 의료 시범서비스 제공 방안을 모색하고 있으며, 다양한 건강관련 사물인터넷 기기의 활성화 및 일상 건강정보 분석을 통한 스마트 헬스케어 서비스의 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
Data Warehouses integrate data from multiple heterogeneous information sources and transform them into a multidimensional representation for decision support applications. Data warehousing has emerged as one of the most powerful tools in delivering information to users. Most previous researches have focused on marketing, customer service, financing, and insurance industry. Further, relatively less research has been done on data warehouse systems in the complex manufacturing industry such as ship production, which is characterized complex product structures and production processes. In the ship production, data warehouse systems is a requisite for effective cost analysis because collecting and analysis of diverse and large of cost-related(material/production cost, productivity) data in its operational systems, was becoming increasingly cumbersome and time consuming. This paper proposes architecture of the data warehouse systems to support cost analysis in the ship production. Also, in order to illustrate the usefulness of the proposed architecture, the prototype system is designed and implemented with the object of the enterprise of producing a large-scale ship.
이 연구에서는 결혼이주여성을 위한 건강정보 웹사이트를 구축하는데 있어서 효과적인 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위하여 이들에게 유용한 건강정보의 구조와 내용이 어떠한지 파악하고자 하였으며, 국내에서 결혼이주여성을 위해 정보를 제공하고 있는 웹사이트의 구조적 특성을 분석하고, 해당 웹사이트에서 제공하고 있는 건강정보를 대상으로 그 내용과 특징을 파악하고자 하였다. 그리고 이에 따른 문제점 도출과 분석을 통해, 결혼이주여성의 정보요구를 충족시키는, 결혼이주여성을 위한 인터넷 건강정보 제공의 개선방향을 모색하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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